留言的問題，透過圖書和論文來找解法和答案更準確安心。 我們找到附近那裡買和營業時間的推薦產品

即使如此依舊步步進逼 5

為了解決留言的問題，作者山本崇一朗 這樣論述：

　　喜歡用社交平台上傳將棋貼文的漆，發現經常來留言的網友居然是步，驚人的巧合使曖昧更加升溫。白色情人節這天，阿猛請櫻子看電影當作回禮，櫻子卻做出令他心癢難耐的舉動。新學年首日，步得知漆有個想分到同一班的對象……

留言進入發燒排行的影片

考量評分與評論之以粒子群最佳化演算法為基礎之協同過濾推薦系統

為了解決留言的問題，作者李樹勳 這樣論述：

隨著資訊技術的發達與人們的生活習慣改變，為了滿足現代人便捷的需求，各式各樣的網路平台隨之興起，例如影視平台Netflix、Disney+，電商平台Amazon、PC Home、Shopee等。然而，隨著使用者人數與商品的多樣性，過於龐大的資訊量使得商家與消費者皆須付出過多的時間成本來做出選擇，因此，推薦系統幫助人們選出較適合的產品內容，平台也因此節省了行銷的成本達成精準行銷。推薦系統主要利用消費者與商品之間的評分或留言互動來進行預測，然而，現今的商品數量與消費者數量皆有著顯著的提升，間接造成了資料稀疏性的問題，此外，如何將不同型態的消費者行為資料進行結合也是必須解決的問題。為了解決上述問題，

本研究提出了以粒子群最佳化 (Particle Swarm Optimization, PSO) 演算法尋找最合適的消費者評分相似度，避免因為資料稀疏性而導致資料失真的問題，並且利用BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers) 萃取消費者留言特徵，最後再利用粒子群最佳化找出合適的權重矩陣，結合不同種資料型態之特徵。根據實驗結果證實，結合評分與留言資料有助於提升推薦系統的表現，接著與標竿方法在Amazon的六個資料集的比較中，其中四個資料集有較好的表現，最後找出最合適的特徵萃取演算法組合。

世界好好玩，旅遊英語帶著走!(中英收錄 隨掃即聽Qr code：慢一次/快一次，雙語 速對話mp3)

為了解決留言的問題，作者曾婷郁 這樣論述：

最能滿足你一顆迫不及待準備出遊的心， 不論是搭機、住宿，或是交通、三餐、購物， 帶著它，就出發，玩翻世界真的很簡單！   　　【使用方法】 　　在家好學習，出國應急用，都能輕鬆上手！   　　◆11大主題、140個情境，分類最細、最常見的旅遊情境通通有 　　搭車／點餐／觀光活動／入住飯店……出國旅遊所有可能遇到的情況通通以實境對話方式呈現，對方可能說什麼、你該怎麼回話，都有相對應的情境讓你壯膽好好說，和老外溝通一定都能通。   　　◆1400句好用句型，不同狀況都能從容不迫，聽懂／口說更多 　　依不同情境，特別增加你可能必需要聽懂或是臨時要用的一句話，不論碰到緊急時刻都能隨找隨用、自由替換

關鍵字。一句話就能化險為夷，旅遊更容易也更安心。   　　◆1400組關鍵詞彙，讓你快速掌握／傳達溝通訊息 　　精選旅遊實用必備的單字及片語，讓你即使不翻書，都能即時又快速地聽懂、看懂想要了解的資訊；平時學習，亦能有效提升英語詞彙程度。   　　◆140個必備的旅遊情報，出國這一本就夠 　　根據不同情境，補充旅遊相關資訊及文化訊息，確保旅遊能更省事安全又盡興，同時在了解不同文化的特色之後，也不怕出遊鬧笑話！   　　◆收錄情境對話中英MP3，隨掃即聽，強化旅遊聽力訓練 　　英語部分特別以慢一遍及正常語速一遍的方式錄音，隨時想學習都可以利用音檔，訓練道地口說能力及敏銳的英語聽力。

運用遷移學習偵測軍民商務網站之虛假評論

為了解決留言的問題，作者廖唯翔 這樣論述：

在這個網路發達的便利生活下，人們在網際網路中進行各項商務活動，購買及消費網路商品，不肖廠商以不正確或惡意中傷的留言，企圖影響大眾購買商品的意願，造成大量的虛假評論充斥在網路留言。但要採用人工方式進行留言篩選，是一件非常艱難且曠日耗時的工作，於是人們期盼利用電腦來進行高速且大量地的評論判斷作業，在人工智慧目前均需耗費大量時間、成本以進行訓練條件下，本研究提出了利用遷移學習的特性來大幅度進行降低時間、成本的智慧判斷，做為本研究所專注解決的目標，本研究利用了遷移學習中的轉導式的學習模組，利用了國外的著名商業網站Amazon，做為訓練模組，運用詞頻和逆向文件頻率方式，進行處理，並採用「蝦皮購物網」、

「國軍英雄館」，利用實驗組和對照組方式，進而與深度學習方法進行實驗與比較，針對準確率、精確率、召回率、F1分數等數值進行比對，以驗證方法是否有效可行。後續驗證遷移學習得到在F1分數中可以得到較高的分數，印證本研究實際價值。